2018年人工智能六大趋势

2018年人工智能六大趋势

从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术，来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。

人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据显示：到2018年，75%的开发人员将在一个或多个业务应用或服务中采用人工智能技术——IDC；到2019年，人工智能技术可应用在100%的物联网上——IDC；到2020年，30%的公司将引入人工智能以至少增加一个主要的销售过程——Gartner；到2020年，算法将积极地改变全球数十亿工人的行为——Gartner；到2020年，人工智能市场将超过400亿美元——星座研究到2025年，人工智能将驱动95％的客户交互——Servion。

2018年8大人工智能趋势观察

趋势一：较大的公司将赢得未来

目前全球有100家最有前途的人工智能公司，其中亚马逊、谷歌、Facebook和IBM将引领人工智能技术的发展。作为大型公司，他们拥有更多的资源来收集数据，从而拥有更多的数据可供使用。

在为应用程序和产品开发服务部署机器学习方面，谷歌可能是处于最前沿的。他不仅是第一家开展人工智能研究的公司，而且还拥有7万多名员工。谷歌是一家很大的公司。此外，谷歌大脑是一个深度学习人工智能研究项目，谷歌拥有其整个团队。谷歌大脑的研究涵盖了机器学习、自然语言理解、机器学习算法和技术以及机器人技术等领域。

趋势二：算法和技术将会进行整合

所有已经对人工智能进行投资的第二梯队公司（比如英特尔、Salesforce和Twitter）都紧跟在拥有大数据的公司后面，并开始使用他们的数据算法和人工智能技术。数据交易将存在于行业用户之间，而算法和技术很有可能会进行整合。数据交易以及算法和技术的整合将使人工智能发挥更强大的作用。

随着像谷歌和Facebook这样的大公司不断地收购小公司，小公司手中的算法将被集成到大公司的核心平台或解决方案之中。谷歌收购了DeepMind这家构建了通用学习算法位于伦敦的人工智能公司，目的就是为了获得比其他科技公司更大的商业优势。另一方面，Facebook收购Wit.ai是为自己的语音识别和语音接口提供帮助。它还收购了人工智能创业公司Ozlo，以改进其M虚拟助理的技术。

趋势三：数据众包市场将非常巨大

所有的人工智能公司都渴望获得庞大的数据集，以便实现他们对人工智能的野心。这些公司将采用众包的方式来获取大量的数据。目前已经有多种不同的方式来评估众包数据的质量和可靠性，不仅企业可以从这些数据中获得收益，而且也能给消费者一个保证。OpenDataNow.com的创始人兼编辑JoelGurin表示："我们生活在众包文化中，越来越多的人愿意并且乐于通过社交媒体分享他们的知识。"

谷歌正通过众包的方式获取大量的图像来构建成像算法。它还使用众包来协助改进服务质量，如翻译、转录、手写识别和地图。亚马逊还使用众包人工智能来改进Alexa超过15000个的现有功能。

趋势四：企业并购，以及更多的并购

根据CBInsights的统计数据显示，收购人工智能公司的竞争已经开始。在2018年，我们看到更多为了智力资本和人才而并购企业的行为。机器学习和人工智能领域中的所有小公司都将可能被大型企业收购，这主要有两个原因：

人工智能不能在没有数据集的情况下独立工作。由于大公司拥有大量的数据集，所以对于小公司而言，自己并没有太大的竞争优势。没有数据的算法没有任何用处。没有算法，数据几乎没有用。数据是算法的核心，获取大量的数据非常重要。哥伦比亚大学创意机器实验室的机器人工程师和总监Hod Lipson指出，"如果说数据是燃料，那么算法则是引擎。"

趋势五：用工具的民主化换取更大的市场份额

大公司将会把自己的算法和工具集开源出来，以获得更大的市场份额。基于市场的数据和算法获取壁垒将大大降低，而人工智能的新应用将会增加。通过对工具的民主化，原本有限制或无法获得人工智能工具的小公司将可以获得大量的数据来训练和启动复杂的人工智能算法。

谷歌的首席执行官SundarPichai谈到了人工智能的民主化问题："我们大家可以做的最令人兴奋的一件事就是揭开机器学习和人工智能的神秘面纱，让所有人都可以一睹芳泽。"此外，框架、SDK和API将成为所有主要企业引导消费者使用习惯的标准。基于SaaS和PaaS的模型将成为所有这些公司遵循的商业模式。

趋势六：人机交互技术将得到改进

Siri和Alexa可能是两个最受欢迎的人机交互工具了。更多与它们类似的基于机器人的解决方案将成为人工智能公司的入门级产品。例如，计算机目前可用于语音分析和面部识别，而以后，计算机将能够根据用户的语调来识别他的心情，这称为情感分析。

制造自动化和非消费者关注领域的解决方案第一个得到改进。制造自动化的改进主要归因于采用自动化、机器人和先进制造在内的复杂技术而节省下来的劳动成本。在2018年，非消费者解决方案的改进将普遍存在，比如农业和医药领域的人机交互技术。

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